Szkolenie dla:
Termin:
Od 01.04.2022 do 08.04.2022
Czas trwania: 16h
Edycja: II
OSTATNIA EDYCJA SZKOLENIA
Szkolenie realizowane ze środków Europejskiego Funduszu Społecznego w ramach projektu "Zintegrowany Program Uniwersytetu Przyrodniczego w Poznaniu na rzecz Innowacyjnej Wielkopolski" (POWR.03.05.00-00-ZR42/18) w ramach Programu Operacyjnego Wiedza Edukacja Rozwój.
UWAGA! Osoby biorące udział w szkoleniu Statystyczna Analiza Danych i/lub Prognozowanie nie mogą wziąć udziału w tym szkoleniu. Znajduje się ono już w programie ww. kursu jako jego obowiązkowy element.
Jeśli ktoś z Państwa teraz zrealizuje kurs "Prognozowanie i analiza szeregów czasowych" i następnie zakwalifikuje się na cykl Statystyczna Analiza Danych i/lub Prognozowanie, w trakcie cyklu będzie mógł być nieobecny przez te dwa dni lub potraktować je jako powtórzenie materiału. Udział w cyklu nie jest wykluczony.
Program szkolenia:
1. Zmienne losowe. Podstawy wnioskowania statystycznego
2. Procesy stochastyczne i szeregi czasowe
o Definicja procesu stochastycznego
o Szereg czasowy i jego prezentacja graficzna
o Procesy z czasem ciągłym i dyskretnym
o Parametry procesu stochastycznego: wartość przeciętna, wariancja i funkcja autokorelacji
o Stacjonarność i ergodyczność procesu
3. Klasyczna analiza szeregów czasowych, dekompozycja szeregu czasowego
o Wskaźniki dynamiki
o Estymacja trendu
▪ Średnie ruchome
▪ Dopasowywanie funkcji
o Analiza wahań sezonowych
o Metody eliminacji składników systematycznych
4. Wyrównywanie wykładnicze
o Proste wyrównywanie wykładnicze
o Modele sezonowe i niesezonowe
5. Metody regresyjne w modelowaniu i prognozowaniu szeregów czasowych
o Modele ze zmiennymi zerojedynkowymi
o Klasyczne modele autoregresji
o Uwzględnianie informacji ze zmiennych dodatkowych
o Trendy jednoimiennych okresów
o Ocena modeli prognostycznych
6. Modele typu ARIMA
o Identyfikacja postaci modelu
o Estymacja parametrów
o Testowanie modelu
o Ocena dobroci dopasowania i analiza reszt
o Prognozowanie
2. Procesy stochastyczne i szeregi czasowe
o Definicja procesu stochastycznego
o Szereg czasowy i jego prezentacja graficzna
o Procesy z czasem ciągłym i dyskretnym
o Parametry procesu stochastycznego: wartość przeciętna, wariancja i funkcja autokorelacji
o Stacjonarność i ergodyczność procesu
3. Klasyczna analiza szeregów czasowych, dekompozycja szeregu czasowego
o Wskaźniki dynamiki
o Estymacja trendu
▪ Średnie ruchome
▪ Dopasowywanie funkcji
o Analiza wahań sezonowych
o Metody eliminacji składników systematycznych
4. Wyrównywanie wykładnicze
o Proste wyrównywanie wykładnicze
o Modele sezonowe i niesezonowe
5. Metody regresyjne w modelowaniu i prognozowaniu szeregów czasowych
o Modele ze zmiennymi zerojedynkowymi
o Klasyczne modele autoregresji
o Uwzględnianie informacji ze zmiennych dodatkowych
o Trendy jednoimiennych okresów
o Ocena modeli prognostycznych
6. Modele typu ARIMA
o Identyfikacja postaci modelu
o Estymacja parametrów
o Testowanie modelu
o Ocena dobroci dopasowania i analiza reszt
o Prognozowanie
Szkolenie będzie miało formę praktycznych zajęć przy komputerach z wykorzystaniem specjalistycznego oprogramowania Statistica. Oprogramowanie do celów szkoleniowych zostanie Państwu udostępnione.
Nie ma konieczności posiadania własnego programu.
Prowadzący szkolenie:
prof. dr hab. Andrzej Sokołowski
Trener firmy StatSoft Polska Sp. z o.o.
Kiedy:
01 kwietnia 202 r. 11:00-11:30 obowiązkowa sesja demonstracyjna (piątek)
07 kwietnia 2022 r. 09:00-16:00 (czwartek)
08 kwietnia 2022 r. 09:00-16:00 (piątek)
Gdzie:
Szkolenie w formie zdalnej. Obowiązkowy udział w sesji demonstracyjnej.
Zapisy:
FORMULARZ REKRUTACYJNY - rekrutacja zakończona